Python für komplexe Aufgaben. Data Science und maschinelles Lernen

Python für Data Science und maschinelles Lernen: Ihr Leitfaden

Suchen Sie ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenanalyse und die Erstellung von Modellen des maschinellen Lernens? Dieses Buch, geschrieben von Plass J. Vander, wird Ihr unverzichtbarer Begleiter sein. Es deckt ein breites Spektrum an rechnerischen und statistischen Methoden ab, die für die effiziente Datenverarbeitung in der wissenschaftlichen Forschung und bei fortschrittlichen Entwicklungen erforderlich sind.

Was werden Sie in diesem Buch finden?

Wenn Sie bereits Erfahrung in der Programmierung mit Python haben und diese im Bereich Data Science anwenden möchten, hilft Ihnen dieser Leitfaden, Antworten auf die wichtigsten Fragen zu finden:

• Wie lese ich Daten aus verschiedenen Formaten mit Python-Skripten ein?
• Wie transformiere und bereinige ich Daten für die weitere Analyse?
• Wie manipuliere und visualisiere ich Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen?
• Welche statistischen Methoden und Modelle des maschinellen Lernens helfen, komplexe Situationen zu verstehen und Ihre Fragen zu beantworten?

Besonderheiten des Buches

Plass J. Vander bietet nicht nur theoretisches Wissen, sondern praktische Fähigkeiten, die für die Arbeit mit realen Daten erforderlich sind. Sie werden lernen:

• Die Bibliotheken pandas und numpy für die effiziente Datenverarbeitung und -analyse zu nutzen.
• scikit-learn für die Erstellung und Bewertung von Modellen des maschinellen Lernens anzuwenden.
• Daten mit Hilfe verschiedener Grafiken und Diagramme zu visualisieren.

Das Buch ist ideal für diejenigen, die ihre Kenntnisse in Data Science und maschinellem Lernen mit Python vertiefen möchten. Plass J. Vander führt Sie durch alle Phasen: von der Datenerfassung bis zur Erstellung komplexer Modelle.